AI+Web3: タワーとプラザ

ここ2年間、AIの発展は加速ボタンが押されたかのようで、Chatgptによって引き起こされたバタフライ効果は、生成的人工知能の新しい世界を開くだけでなく、Web3分野にも大きな波を引き起こしました。

AIの概念の支援を受けて、暗号市場の資金調達が明らかに活気づいています。2024年上半期だけで、64のWeb3+AIプロジェクトが資金調達を完了し、その中でZyber365はAラウンドで1億ドルの資金調達を行いました。

二次市場はさらに繁栄しており、AIトラックの総時価総額は485億ドルに達し、24時間の取引量は86億ドルに近づいています。主流のAI技術の進展は顕著な好影響をもたらしており、OpenAIのSoraモデルの発表後、AIセクターの平均価格は151%上昇しました。AI効果はMemeセクターにも波及しています：最初のAIエージェントコンセプトのMemeCoin GOATは急速に人気を博し、評価額は14億ドルに達しました。

AI+Web3に関する研究や話題も同様に熱気を帯びており、AI+DepinからAI Memecoin、さらにはAI AgentやAI DAOに至るまで、新しい物語の回転速度は目を見張るものがあります。

AI+Web3という熱い資金と未来の幻想に満ちた概念の組み合わせは、資本の調整による強制的な結婚として見なされるのも無理はありません。この華やかな外見の裏にあるのは、投機家たちの狂乱なのか、それとも真の技術革新の夜明けなのか、見極めるのは難しいですか？

この質問に答えるための鍵は、双方が互いに利益を得て、相互に促進できるかどうかを考えることにあります。本稿では、Web3がAI技術スタックの各段階でどのように機能するか、そしてAIがWeb3にもたらす新たな機会について考察します。

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AIスタック下のWeb3の機会

このトピックを探る前に、私たちはAI大規模モデルの技術スタックを理解する必要があります:

1. データの収集と前処理
2. モデルのトレーニングと微調整
3. 推論と適用

AIの各段階における痛点に対して、Web3は現在、初歩的に多層的で相互接続されたエコシステムを形成しています。

基本レイヤー:コンピューティングパワーとデータのシェアリングエコノミー

ハッシュレート

AIの大きなコストは、トレーニングと推論に必要な計算能力とエネルギーにあります。MetaのLLAMA3の例では、16000台のNVIDIA H100 GPUを30日間運用する必要があり、ハードウェア投資は4〜7億ドルに達し、毎月のエネルギー消費は約16億キロワット時です。

Web3が最初にAIと交差した分野は、算力共有のDePinプロジェクトです。その核心的な論理は、余剰のGPUリソースを持つ個人または実体が非中央集権的な方法で算力を提供し、Uberのような売買市場を通じてGPUの利用率を向上させ、ユーザーに低コストで効率的な算力を提供することです。同時に、ステーキングメカニズムを通じて違反行為に対して罰則を課します。

主な機能:

• 余剰GPUリソースの集約: 第三者データセンターや暗号マイニング施設の余剰計算能力など
• AI計算力を対象としたロングテール市場：トレーニングではなく推論により適しており、中小規模の計算力ニーズを満たします。
• 非中央集権の所有権: リソースの所有者はコントロールを保持し、収益を柔軟に調整する

代表的なプロジェクトには、io.net、Aethir、Akash、Render Networkなどがあります。

データ

データはAIの基礎です。現在、AIデータの需要に関する課題は主に以下の点に現れています:

• データ飢餓: 大量のデータ入力が必要
• データ品質の要求が向上
• プライバシーとコンプライアンスの問題
• 処理コストが高い

Web3のソリューションには次が含まれます:

1. データ収集: Grass、Vanaなどのインセンティブメカニズムを通じて、低コストでユーザーのプライベートデータを取得する

2. データ前処理:去中心化インセンティブメカニズムを利用してデータをラベリングする、例えばSynesis、Sapienなど

3. データのプライバシーとセキュリティ: TEE、FHE、ZKなどの技術を使用して、Super Protocol、BasedAIなどの機密データを保護します。

4. データストレージ: 0g.AIなどのオンチェーンデータの可用性問題を解決する

ミドルウェア：モデルの訓練と推論

オープンソースモデルの分散型マーケット

Web3は、モデルのトークン化と将来の収益の共有を目的とした、分散型のオープンソースモデル市場を構築することを提案しています。Bittensor、ORA、Sentientなどのプロジェクトがあります。

検証可能な推論

ZK証明などの技術を利用して、ブロックチェーン上でAIモデルの計算を許可なしで検証します。主な技術にはzkML、opML、TeeMLなどがあります。

アプリケーション層：AIエージェント

現在のAIの発展の重点は、モデルの能力からAIエージェントへと移行しました。Web3のこの分野における貢献には、

• 分散化: PoSなどのメカニズムを通じてインセンティブと罰則の仕組みを構築し、エージェントシステムの民主化を促進する
• コールドスタート: 潜在的なAIエージェントプロジェクトが初期資金調達を得る手助け

Virtual Protocol、Spectral、その他のプロジェクトなど。

AIによるWeb3の強化

AIがWeb3にもたらす影響は明らかであり、主に以下の点に表れています:

AIとオンチェーン金融

1. AIと暗号経済:AIエージェントは自律的にオンチェーン取引を実行し、資産管理を支援し、取引体験を最適化します。

2. AIとオンチェーン取引の安全性：取引監視とリスク分析能力の強化

AIとオンチェーンインフラストラクチャ

1. AIとオンチェーンデータ：よりスマートなデータ分析ツールを提供

2. AIと開発&監査:スマートコントラクトの開発プロセスを簡素化し、監査効率を向上させる

AIとWeb3の新しい物語

1. NFT:ジェネレーティブNFTに創造性を注入する

2. GameFi:ゲームコンテンツの生産効率と革新性を向上させる

3. DAO:コミュニティ管理と意思決定の支援

! AI+Web3:タワー&スクエア

AI+Web3の組み合わせの意義:タワーとスクエア

AIとWeb3の関係は、タワーと広場に例えることができます。AIは高度に集中した技術能力を表しており、Web3は分散型の革新エコシステムを表しています。

両者を組み合わせることの意義は:

• Web3はトークン経済や分散型ガバナンスなどのメカニズムを通じて、AIにより透明で公平な発展環境を提供します。
• AIはWeb3に新しい活力を注入し、使用のハードルを下げ、より多くの革新の可能性をもたらします。

AIとWeb3は異なる発展の道を持っていますが、その究極の目標は技術が人類により良くサービスを提供することです。私たちはAI+Web3がもっと驚くべき火花を生み出すのを楽しみにしています。

! AI+Web3: Towers & Squares